(57)【要約】【課題】影文字が用いられたカラーの医用画像において、文字認識精度を向上させること。【解決手段】医用画像から文字認識の対象とする画像領域ｇ１１を決定する。文字色テーブルに登録された登録文字色から一の文字色を選択し、その文字色の色情報を取得する。そして、一画素ずつ画像領域ｇ１１をＬ＊、ａ＊、ｂ＊値の色情報に変換し、登録文字色の色情報との色差を算出する。そして、その算出した色差が登録文字色に対応付けられた識別レベル以上であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて画像領域ｇ１１に２値化処理を施して２値化画像を作成する。登録文字色が文字本体ｇ２の色であれば、文字本体ｇ２の色情報を基準に２値化画像が作成されるため、文字本体ｇ２と異なる色の背景画像ｇ１２上では文字本体ｇ２の識別が可能であり、文字本体ｇ２と同じ色の被写体画像ｇ１３上では影部分ｇ３の識別が可能になる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体の色情報と医用画像の色情報との色差を、当該文字本体の色情報を基準として算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された色差に基づいて前記医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段と、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分に基づいて、前記影文字の文字認識を行う文字認識手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記２値化手段は、
前記算出手段により算出された色差が、前記文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上であるか否かを判定した結果に基づいて、前記医用画像に２値化処理を施すことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が、当該文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上となるように前記医用画像をグレー色に変換するグレー変換手段と、
前記グレー変換手段によりグレー色に変換された医用画像に前記識別レベルに基づいた２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段と、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された影部分に基づいて前記影文字の文字認識を行う文字認識手段と、
を備えることを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項４】
前記文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が当該文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上となるグレー変換式を作成する変換式作成手段を更に備え、
前記グレー変換手段は、
前記変換式作成手段により作成されたグレー変換式を用いて前記医用画像をグレー色に変換することを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
予め記憶された前記文字本体の画像データに前記影部分を付加して前記影文字の画像データを生成する影文字生成手段を更に備え、
前記文字認識手段は、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分と、前記生成手段により生成された影文字の画像データとのマッチングを行うことによって前記文字認識を行うことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記文字認識の対象とする画像領域を決定する決定手段を更に備え、
前記算出手段は、前記医用画像の中で前記決定手段により決定された画像領域内の色情報と前記文字本体の色情報との色差を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
前記文字認識手段による文字認識の結果を、前記医用画像に付加する情報付加手段を備えることを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体の色情報と医用画像の色情報との色差を、当該文字本体の色情報を基準として算出する算出手段、
前記算出手段により算出された色差に基づいて前記医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分に基づいて、前記影文字の文字認識を行う文字認識手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が識別レベル以上となるグレー変換式を作成する変換式作成手段、
前記変換式作成手段により作成されたグレー変換式を用いて前記医用画像をグレー色に変換するグレー変換手段、
前記グレー変換手段にグレー色に変換された医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された影部分に基づいて前記影文字の文字認識を行う文字認識手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像に２値化処理を施して作成した２値化画像から影文字の文字認識を行う医用画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像処理装置３に入力される医用画像には、上述したように影文字が合成され、その影文字の文字本体の色を文字色といい、影文字の背景の色を背景色という。また、画像色とは背景画像の色及び被写体画像の色等、医用画像を構成する各画素が有する色をいう。
【０００３】
医療の分野では、患者を撮影した医用画像のデジタル化が実現されており、ＣＲ（Computed Radiography）、ＣＴ（Computed Tomography）、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）、乳房撮影装置等といった医用画像生成装置（以下「モダリティ」という）等で撮影された医用画像上に撮影条件や患者の氏名及びＩＤ等を示す文字列の画像（以下「文字画像」という）を重畳して出力することが行われている。
【０００４】
従来の医用画像は、グレー画像（白、黒の無彩色により表される画像）が多かったため、２値化処理を行うことにより、当該医用画像から文字画像を抽出することは容易であった。これに対し、内視鏡撮影や超音波撮影等においては、医用画像のカラー画像（無彩色と有彩色とにより表される画像）化が実現され、当該カラー画像中の文字の視認性を高めるために、文字画像もカラーで出力することが行われている。
【０００５】
このようなカラー画像の場合は、当該医用画像を一旦、入力されたカラー画像の明度、彩度及び色相の成分値、ＲＧＢ値等を所定の計算式に代入してグレースケール画像に変換してから文字認識を行う手法が一般には取られている。また、背景色が２色以上ある場合やグラデーションがかかっている場合の文字認識の精度を保つために、グレースケール画像中のほぼ一定のグレースケール値を持つ一以上の領域を抽出し、その領域に２値化処理を施すことで、カラー画像に２値化処理をきめ細かく施すといった方策も取られている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２０００−１８１９９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、医用画像上に文字画像を重畳させて出力した場合、その文字画像の背景部分に患者の撮影領域が重なる場合があり、背景色が一色になるとは限らない。この場合、文字画像と当該文字画像の背景色が同系色となってしまうと、文字画像の視認性が低下してしまう恐れがある。そのため、図１４（ａ）に示す影部分ｃ１２０を有する影文字ｃ１００や、図１４（ｂ）に示す影部分ｃ２２０を有する袋文字ｃ２００といった装飾文字を用いることで、文字の視認性を高める手法が取られている。このような装飾文字を用いることで、図１４（ｃ）のように、文字画像の色（以下「文字色」という）と背景色とが同系色であっても、影部分ｃ３００から文字の識別性と高めることができる。
【０００７】
しかし、影文字が用いられたカラー画像を特許文献１のようにグレースケール画像に変換する場合、影部分の色と背景色との成分値等が略同一であると、影部分と背景とが略同一のグレー色に変換されてしまう。このため、そのグレースケール画像を２値化すると、図１４（ｄ）のように、影部分が背景部分と一体化してしまい、当該影部分が識別できず文字認識ができなかった。
【０００８】
また、特許文献１では、ほぼ一定のグレースケール値を持つ領域を抽出して２値化処理を施すことで精度向上を図っているが、図１４（ｃ）の文字「Ｃ」のように、一つの文字の背景色が二色以上であった場合には、その文字を含む領域の抽出ができないため、文字認識は困難であった。
【０００９】
本発明は、上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、影文字が用いられた医用画像において、文字認識の精度向上を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の発明は、医用画像処理装置において、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体の色情報と医用画像の色情報との色差を、当該文字本体の色情報を基準として算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された色差に基づいて前記医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段と、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分に基づいて、前記影文字の文字認識を行う文字認識手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記２値化手段は、
前記算出手段により算出された色差が、前記文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上であるか否かを判定した結果に基づいて、前記医用画像に２値化処理を施すことを特徴としている。
【００１２】
請求項３に記載の医用画像処理装置は、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が、当該文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上となるように前記医用画像をグレー色に変換するグレー変換手段と、
前記グレー変換手段によりグレー色に変換された医用画像に前記識別レベルに基づいた２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段と、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された影部分に基づいて前記影文字の文字認識を行う文字認識手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が当該文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上となるグレー変換式を作成する変換式作成手段を更に備え、
前記グレー変換手段は、
前記変換式作成手段により作成されたグレー変換式を用いて前記医用画像をグレー色に変換することを特徴としている。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
予め記憶された前記文字本体の画像データに前記影部分を付加して前記影文字の画像データを生成する影文字生成手段を更に備え、
前記文字認識手段は、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分と、前記生成手段により生成された影文字の画像データとのマッチングを行うことによって前記文字認識を行うことを特徴としている。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明において、
前記文字認識の対象とする画像領域を決定する決定手段を更に備え、
前記算出手段は、前記医用画像の中で前記決定手段により決定された画像領域内の色情報と前記文字本体の色情報との色差を算出することを特徴としている。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６の何れか一項に記載の発明において、前記文字認識手段による文字認識の結果を、前記医用画像に付加する情報付加手段を備えることを特徴としている。
【００１７】
請求項８に記載のプログラムは、コンピュータを、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体の色情報と医用画像の色情報との色差を、当該文字本体の色情報を基準として算出する算出手段、
前記算出手段により算出された色差に基づいて前記医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された文字本体又は影部分に基づいて、前記影文字の文字認識を行う文字認識手段、
として機能させることを特徴としている。
【００１８】
請求項９に記載のプログラムは、コンピュータを、
文字本体と当該文字本体の影部分とを有する影文字を含む医用画像において、当該文字本体をグレー変換して得られる色情報と、前記医用画像をグレー変換して得られ色情報との色差が識別レベル以上となるグレー変換式を作成する変換式作成手段、
前記変換式作成手段により作成されたグレー変換式を用いて前記医用画像をグレー色に変換するグレー変換手段、
前記グレー変換手段にグレー色に変換された医用画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する２値化手段、
前記２値化手段により作成された２値化画像から前記影文字の文字本体又は影部分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出された影部分に基づいて前記影文字の文字認識を行う文字認識手段、
として機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１又は８に記載の発明によれば、影文字の文字本体の色情報を基準として色差を算出し、その色差に基づいて２値化画像を作成するため、文字本体の色情報と背景色の色情報との色差が大きい場合には、文字本体の識別が可能になる。また、文字本体の色情報と背景の色情報との色差が小さい場合には、文字本体の色と影部分の色との色差が大きくなり、影部分の識別が可能になる。これにより、影文字の背景が多色からなる場合であっても、影文字の識別が可能になる。従って、影文字が用いられた医用画像において、文字認識の精度向上を図ることができる。
【００２０】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、文字本体の色情報を基準として算出した色差が、当該色情報に予め定められた識別レベル以上であるか否かを判定した結果に基づいて２値化処理を施すため、文字本体の色情報との色差が識別レベル以上ある画像を２値化画像上で識別することができる。このため、文字本体の背景や影部分の色情報との色差が識別レベル以上あれば、当該文字本体や影部分の何れかの識別が可能になり、影文字の認識の精度向上が図れる。
【００２１】
請求項３に記載の発明によれば、文字本体と医用画像とそれぞれグレー変換して得られ色情報の色差が、当該文字本体の色情報に予め定められた識別レベル以上となるように当該医用画像をグレー色に変換するため、文字本体と背景色とのグレー色における色差の拡大を図ることができる。このため、識別レベルを閾値とした２値化処理によって、２値化画像からの文字本体の識別が可能になる。
【００２２】
また、文字本体の色情報と背景色の色情報とが略同一であっても、その文字本体の色情報を基準とした２値化処理によって影部分の識別が可能になるため、その影部分に基づいて影文字の文字認識を行うことができる。従って、影文字が用いられた医用画像において、文字認識の精度向上を図ることができる。
【００２３】
請求項４に記載の発明によれば、請求項３に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、文字本体のグレー色を基準にその差異が識別レベル以上となるようなグレー変換式を予め設計することにより、文字本体又は影部分の識別が可能な２値化画像を作成することができる。これにより、影文字の識別性が向上し、文字認識の精度向上を図れる。
【００２４】
請求項５に記載の発明によれば、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、文字本体の画像データに影部分を付加して影文字の画像データを生成するため、影部分の付加パターンを変えることで、様々な影文字に対応した文字認識を行うことができる。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、請求項１〜５の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、文字認識の対象とする画像領域にのみ文字認識を行うため、当該文字認識に係る所要時間を短縮化することができる。
【００２６】
請求項７に記載の発明によれば、請求項１〜６の何れか一項に記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、医用画像の配信先においても、当該医用画像に付加された文字認識の結果を参照することにより、影文字により示される当該医用画像に関する情報等を取得することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
〔第１実施形態〕
以下、本発明の医用画像処理装置の第１実施形態について図１〜図９を参照して説明する。先ず、医用画像処理装置を含む医用画像システム１０のシステム構成について説明する。
【００２８】
図１に、医用画像システム１０のシステム構成の一例を示す。図１に示すように、医用画像システム１０は、各種撮影装置１ａ〜１ｄ、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communication in Medicine）変換装置２、医用画像処理装置３、フィルム出力装置４、表示装置５、プリンタ６、サーバ７を備えて構成されている。
【００２９】
医用画像システム１０は、Ｘ線撮影装置１ａ、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ、Ｘ線撮影装置１ｃ及び超音波／内視鏡撮影装置１ｄで生成された医用画像をフィルム出力装置４、表示装置５、プリンタ６（以下、総称して出力装置という）の各出力装置４〜６により出力するものである。
【００３０】
撮影装置１ａ〜１ｄは、撮影動作を行うとともに、その撮影により医用画像データを生成するモダリティである。撮影装置１ａ〜１ｄの中にはそれぞれＤＩＣＯＭ対応（Ｘ線撮影装置１ｃ、超音波／内視鏡撮影装置１ｄ）とＤＩＣＯＭ非対応（Ｘ線撮影装置１ａ、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ）のものがある。
【００３１】
ＤＩＣＯＭとは医用画像と通信に関する標準規格であり、これに非対応のものについてはＤＩＣＯＭ変換装置２を介して医用画像処理装置３に接続される。ＤＩＣＯＭ非対応の撮影装置１ａ，１ｂから医用画像処理装置３へ向けてデータを送信する場合には、このＤＩＣＯＭ変換装置２によりＤＩＣＯＭ対応のデータ規格に変換されて医用画像処理装置３へ出力される。一方、ＤＩＣＯＭ対応の撮影装置１ｃ，１ｄでは、各装置においてＤＩＣＯＭ規格に対応したデータが生成されるので、直接医用画像処理装置３へ出力される。
【００３２】
Ｘ線撮影装置１ａ，１ｃは、被写体（患者）にＸ線を照射して撮影を行い、そのＸ線画像を生成する。これに対し、超音波／内視鏡撮影装置１ｂ，１ｄは、超音波撮影及び内視鏡撮影が可能であり、超音波撮影又は内視鏡撮影による撮影画像（医用画像）を生成する。
【００３３】
各撮影装置１ａ〜１ｄでは、撮影画像（医用画像）上に文字画像を重ねる画像処理が可能である。例えば、撮影対象の患者のＩＤや氏名といった患者情報、検査ＩＤや検査部位等を示す検査情報、撮影した日付や時刻の日時情報等の文字列の画像（文字画像）を生成して医用画像上の所定の位置に配置して当該医用画像と合成する。文字画像の配置位置は、例えば医用画像の左上等、統計的に医用画像中の被写体の領域との重畳が少ない位置に予め設定されている。各撮影装置１ａ〜１ｄは、文字画像を合成した医用画像の画像データ（医用画像データ）を直接又はＤＩＣＯＭ変換装置２を介して医用画像処理装置３に送信する。
【００３４】
医用画像処理装置３は、各撮影装置１ａ〜１ｄから送信された医用画像データに文字認識処理を施すことにより、当該医用画像データから患者情報や検査情報、日時情報等を抽出し、これを医用画像データに関連づけて各出力装置４〜６、サーバ７等の外部機器に転送する装置である。
【００３５】
出力装置４〜６は、医用画像処理装置３から送信された医用画像データの出力動作を行うものであり、フィルム出力装置４はフィルム媒体に、表示装置５は表示ディスプレイに、プリンタ６は紙媒体に出力する。サーバ７は、大容量メモリを備え、このメモリに医用画像処理装置３から送信された医用画像データを付帯情報と対応付けて保存してデータベース管理する。
【００３６】
〔医用画像処理装置の機能構成〕
次に医用画像処理装置３の機能構成について図２〜図５を参照して説明する。図２は、医用画像処理装置３の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、医用画像処理装置３は、制御部３１、操作部３２、表示部３３、通信部３４、記憶部３５及び画像メモリ３６を備えて構成されている。
【００３７】
制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、操作部３２から出力される操作信号に従ってＲＯＭや記憶部３５に記憶された各種プログラムを読み出し、当該プログラムに従った処理を実行して、各機能部を集中制御する。
【００３８】
操作部３２は、キーボードやマウス等を備えて構成され、これらが操作されると、その操作に対応する操作信号を生成して制御部３１に出力する。
【００３９】
表示部３３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示ディスプレイを備え、制御部３１の表示制御に従って医用画像の他、操作画面や制御部３１の処理結果等の各種表示情報を表示する。
【００４０】
通信部３４は、通信用のインターフェイスを備え、外部装置と相互に通信を行う。例えば、通信部３４は各撮影装置１ａ〜１ｄから医用画像データを受信し、出力装置４〜６、サーバ７へ送信する。
【００４１】
記憶部３５は、各種プログラムの他、プログラムの実行に必要なパラメータやデータ、制御部３１の処理結果等の各種情報を記憶する。画像メモリ３６は、各撮影装置１ａ〜１ｄから送信された医用画像データを一時的に記憶するためのメモリである。記憶部３５及び画像メモリ３６は、フラッシュメモリや半導体メモリ等により構成される。
【００４２】
図３に、記憶部３５のデータ構成の一例を示す。図３によれば、記憶部３５は、辞書ＤＢ３５１と、文字色テーブル３５２と、文字認識結果テーブル３５３とを記憶している。  辞書ＤＢ３５１は、ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベット、数字といった文字や記号と、それらの文字及び記号を示す画像データとを対応付けて記憶するデータベースである。
【００４３】
制御部３１は、辞書ＤＢ３５１が記憶する文字画像の画像データに基づいて、当該文字画像に影部分を付加した影文字の画像データを生成する。影文字は、装飾文字の一つであり、文字本体と影部分とを有して構成される。影部分は、文字本体のコピーを当該文字本体と異なる色で、上下左右の一方向に所定幅シフトすることで生成される。
【００４４】
例えば、図４のアルファベット「Ａ」の文字画像ｃ１の場合は、文字本体ｃ３の白地に対して、黒地のコピーを右下方向にシフトすることで影部分ｃ５を生成して、影文字ｃ１０の画像データを作成する。また、右方向にシフトした影部分ｃ７、右上方向にシフトした影部分ｃ９を生成して、影の方向の異なる影文字ｃ１１，ｃ１２の画像データを作成することとしてもよく、そのシフトの方向は任意である。
【００４５】
このように生成した影文字の影部分は、文字本体の形状に対応した形状で生成されるため、その影部分から影文字が示す文字又は記号を認識することが可能になる。また、辞書ＤＢ３５１に予め記憶された文字画像の画像データに基づいて、影文字の画像データを生成することで、影部分の付加パターンを変えて、様々な影文字に対応した文字認識を行うことができる。
【００４６】
制御部３１は、医用画像の所定領域に２値化処理を施すことにより、当該医用画像の白と黒の二値の画像データ（以下、「２値化画像」という。）を作成する。そして、その２値化画像に対して影文字の画像データとのマッチングを行い、その影文字の本体部分又は影部分と一致する画像を２値化画像内に検出した際には、その影文字が示す文字又は記号を文字認識結果として取得することで文字認識を行う。尚、画像データとのマッチング処理については、公知技術であるため、その詳細な説明は割愛する。
【００４７】
文字色テーブル３５２は、登録文字色と、色情報と、識別レベルとを対応付けて記憶するデータテーブルである。登録文字色は、文字本体の色であり、予め複数の色がユーザにより登録される。色の登録は、予め医用画像処理装置３において色見本を備えておき、その色見本の中から、ユーザが各撮影装置１ａ〜１ｄで文字色として使用される色を指定入力する。制御部３１は、文字色として指定された色を文字色テーブル３５２に設定登録する。
【００４８】
ここで、医用画像処理装置３に入力される医用画像には、上述したような影文字が合成され、その影文字の文字本体の色を文字色といい、影文字の背景の色を背景色という。また、画像色とは背景画像の色及び被写体画像の色等、医用画像を構成する各画素が有する色をいう。
【００４９】
色情報は、各登録文字色を数値化した表色系の一つであるＬ＊、ａ＊、ｂ＊値を有して構成される。Ｌ＊は明度指数、ａ＊、ｂ＊はクロマティクネス指数であり、それぞれ色相と彩度を表す指標値である。このＬ＊、ａ＊、ｂ＊は、下記式（１）〜（３）により表される。
【数１】
2007299164.tif 000003
【００５０】
尚、式中、Ｘ、Ｙ、Ｚは試料のＸＹＺ表色系における三刺激値であり、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは完全拡散反射面の三刺激値である。これらＬ＊、ａ＊、ｂ＊の値は、予め色見本について求めておき、医用画像処理装置３に登録しておくこととする。色見本についてのＬ＊、ａ＊、ｂ＊は、例えばモニタや紙媒体に出力した色見本の色を色彩計で測色し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の値を得ればよい。
【００５１】
識別レベルは、医用画像を２値化する際の閾値となるものであり、実験的又は経験的に具体的な値を求めて設定される。尚、識別レベルの値は小さければ小さいほど識別性が上がるが、誤差分の余地を含めて設定することが好ましい。
【００５２】
制御部３１は、医用画像の所定領域（例えば、左上の矩形領域）を文字認識の対象とする画像領域として決定する。そして、その画像領域内のカラー画像信号（ＲＧＢ値）をＬ＊、ａ＊、ｂ＊の色情報に変換する。
【００５３】
この変換方法としては、例えば予め様々なＲＧＢ値に対し、対応するＬ＊、ａ＊、ｂ＊の値を設定した変換テーブルを備えておき、この変換テーブルに基づいてＲＧＢ値をＬ＊、ａ＊、ｂ＊の値に変換することとしてもよいし、ｓＲＧＢ等の既に規格化された変換テーブルを用いてもよい。また、モニタや紙媒体に出力した各種ＲＧＢ値を色彩計で測色し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の計測結果を得て重回帰分析による変換式を求めておくこととしてもよい。
【００５４】
そして、制御部３１は、文字色テーブル３５２を参照し、登録されている各登録文字色のうちの一の文字色に対応付けられた色情報を読み出し、その登録文字色の色情報と、医用画像中の画素毎のＬ＊、ａ＊、ｂ＊の色情報とに基づいて色差を算出する。色差は、下記式（４）により算出することができる。
【数２】
2007299164.tif 000004
【００５５】
制御部３１は、算出した色差が識別レベル以上であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて医用画像の２値化画像を作成する。即ち、色差が識別レベル以上であると判定した場合には、医用画像中の画素を黒に変換し、識別レベル未満であると判定した場合には、当該画素を白に変換する。この処理を、文字認識の対象とする画像領域の全画素に施すことにより、文字本体の色情報を基準にした医用画像の２値化画像が作成される。
【００５６】
文字認識結果テーブル３５３は、２値化画像と、辞書ＤＢ３５１から作成した影文字の画像データ（影付きの辞書）とのマッチングを行うことで、文字認識を行った認識結果を格納するデータテーブルである。制御部３１は、登録文字色毎に２値化画像を作成し、その作成した２値化画像に文字認識処理を施すことで、登録文字色毎の認識結果を得て、文字認識結果テーブル３５３に記憶する。そして、その文字認識結果テーブル３５３の中から、例えば、認識文字数が最多のもの、若しくは他の文字認識結果と比較して一致する文字数が最多のもの等を選択して、最適な一の文字認識結果を決定する。
【００５７】
〔医用画像処理装置の動作〕
次に、医用画像処理装置３の具体的な動作について図６〜図９を参照して説明する。先ず、各撮影装置１ａ〜１ｄにおいて撮影が行われると、その撮影により医用画像データが生成される。そして、撮影時に入力された患者情報や日時情報等の文字画像が医用画像上の所定の位置に配置され合成される。その文字画像が合成された医用画像データとして医用画像処理装置３に送信される。
【００５８】
図７に、撮影装置１ａ〜１ｄにより文字画像が合成された医用画像ｇ１０の一例を示す。図７に示すように、医用画像ｇ１０は被写体が可視化された被写体画像ｇ１３と、被写体画像ｇ１３以外の背景画像ｇ１２とからなり、その左上に文字本体と影部分とを含む影文字ｇ１が合成されている。
【００５９】
医用画像処理装置３では、医用画像データが入力されると文字認識処理が実行される。図６に、文字認識処理を説明するためのフローチャートを示す。図６によれば、先ず、制御部３１は、上述したように登録文字色、色情報及び識別レベルを文字色テーブル３５２に登録しておく（ステップＳ１）。
【００６０】
そして、文字認識の対象となる医用画像データから文字画像が位置する領域として予め定められている画像領域ｇ１１（例えば、図７の破線内）を抽出する（ステップＳ３）。このとき、ステップＳ３において文字認識の対象として抽出した画像領域ｇ１１には、図７に示すように影文字ｇ１及び背景画像ｇ１２の他、影文字ｇ１に重畳して被写体画像ｇ１３が含まれる場合がある。
【００６１】
このとき、影文字ｇ１の文字本体ｇ２と影部分ｇ３との色がそれぞれ赤と青に設定され、被写体画像ｇ１３も赤であるとすると、その文字本体ｇ２は図７に示すように被写体画像ｇ１３と一体化してしまうが、影文字ｇ１の影部分ｇ３から「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」といった文字が識別可能になる。
【００６２】
制御部３１は、文字認識の対象として決定した画像領域の医用画像のカラー画像信号（ＲＧＢ値）をＬ＊、ａ＊、ｂ＊の色情報に変換する（ステップＳ５）。そして、文字色テーブル３５２に登録された各登録文字色のうちの一の登録文字色を選択し、その登録文字色に対応付けられた色情報と、医用画像から変換したＬ＊、ａ＊、ｂ＊の色情報との差異、即ち色差を画素毎に算出する（ステップＳ７）。
【００６３】
次いで、選択した登録文字色に対応付けられた識別レベルを文字色テーブル３５２から読み出し、算出した色差が当該識別レベル以上であるか否かを判定して、その判定結果に基づいて２値化画像を作成する（ステップＳ９）。
【００６４】
ここで、図８に、色差の算出例を示す。図８は選択した登録文字色が赤であり、その赤の色情報と、図７に示す画像領域ｇ１１の色情報との色差を算出した例である。尚、画像領域ｇ１１において、左上の頂点を原点としてＸ方向、Ｙ方向の座標系を導入し、各画素の位置を座標（ｘｎ、ｙｎ）で示し、各画素についてのカラー画像信号値（ＲＧＢ値）、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の値及び文字色との色差ΔＥ＊ａｂの算出結果を図８に示す。
【００６５】
先ず、登録文字色の赤のＬ＊、ａ＊、ｂ＊は、図５からそれぞれ５４、８１、７０である。このＬ＊、ａ＊、ｂ＊値を基準に色差ΔＥ＊ａｂを算出すると、登録文字色の赤と同じ色情報を有する画素については、色差が０又は０の近似値となる。一方、登録文字色の赤と、異なる色情報を有する画素の場合には、その色差は大きな値になると予想される。
【００６６】
例えば、座標（６４、３０）が文字本体ｇ２上の画素であるとすると、登録文字色との色差は「０」と算出される。また、座標（１２８、３０）が被写体画像ｇ１３上の画素であるとすると、登録文字色との色差は「０」と算出される。一方、座標（１、１）の画素が背景画像ｇ１２上の画素であるとすると、登録文字色との色差は「１７０．０４」と大きな値が算出される。また、座標（１２８、３０）が影部分ｇ３上の画素であるとすると、登録文字色との色差は「１６３．９」と大きな値が算出される。
【００６７】
このように、登録文字色と異なる色の画素、即ち登録文字色との識別が可能な画素については、大きな値の色差が算出され、同系色の色の画素、即ち登録文字色との識別が困難な画素については０に近い色差が算出される。よって、算出した色差ΔＥ＊ａｂについて、登録文字色に対して予め定められている識別レベルを閾値として２値化を行い、画像領域ｇ１１の２値化画像を作成する。
【００６８】
図８の例では、色差ΔＥ＊ａｂが識別レベルの「５」以上の画素については「０（黒）」、識別レベル未満の画素については「１（白）」となるような信号が割り当てられて２値化されると、図９に示すような２値化画像ｇ２０が作成される。即ち、背景画像ｇ１２と影部分ｇ３とは、識別レベルを超える大きな色差ΔＥ＊ａｂが生じるため、文字本体ｇ２とは異なる信号値に変換される。また、文字本体ｇ２と被写体画像ｇ１３との色が同系色であるため、当該被写体画像ｇ１３の文字本体ｇ２は白に変換されるが、文字本体ｇ２と色の異なる影部分ｇ３は黒に変換される。
【００６９】
図７において、影文字ｇ１の「Ａ」及び「Ｂ」は、その文字本体ｇ２の背景となる背景画像ｇ１２と影部分ｇ３と色差が大きくなるため、その被写体画像ｇ１３と影部分ｇ３とを黒、文字本体ｇ２を白に２値化するため、背景に対して文字本体ｇ２の抽出が可能になる。
【００７０】
また、影文字ｇ１の「Ｄ」及び「Ｅ」は、文字本体ｇ２と同色の被写体画像ｇ１３と、影部分ｇ３との色差が大きくなるため、その影部分ｇ３とを黒、被写体画像ｇ１３を白に２値化するため、文字本体ｇ２は被写体画像ｇ１３と同色で識別ができないが、影部分ｇ３の抽出が可能になる。また、影文字ｇ１の「Ｃ」は、その背景に背景画像ｇ１２と被写体画像ｇ１３との両方が含まれているが、背景画像ｇ１２上では文字本体ｇ２が、被写体画像ｇ１３上では影部分ｇ３が識別可能になる。
【００７１】
このように、登録文字色が文字本体ｇ２と同色であれば、文字本体ｇ２の色情報を基準に２値化画像が作成されるため、文字本体ｇ２と異なる色の背景画像ｇ１２上では文字本体ｇ２の識別が可能であり、文字本体ｇ２と同じ色の被写体画像ｇ１３上では影部分ｇ３の識別が可能になる。従って、図９に示すような２値化画像のエッジと、辞書ＤＢ３５１から生成した影文字の文字本体及び影部分のエッジとを比較することにより、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」及び「Ｅ」という影文字ｇ１の文字認識が可能になる。
【００７２】
制御部３１は、２値化画像の作成後、上述したように辞書ＤＢ３５１を元に、影文字の画像データを生成し、当該影文字のエッジと略一致する画像を２値化画像から探索する（ステップＳ１１）。そして、影文字の画像データとのマッチングにより、略一致した画像データの影文字の文字を認識して文字認識結果テーブル３５３に記憶する（ステップＳ１３）。
【００７３】
このようにしてステップＳ７において選択した一の登録文字色を基準とした文字認識が終了すると、制御部３１は、文字色テーブル３５２を参照して他の登録文字色の有無を判断し（ステップＳ１５）、他の登録文字色が有る場合には（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、ステップＳ７の処理に戻り、その他の登録文字色について再度ステップＳ７〜Ｓ１５の処理を繰り返えす。
【００７４】
一方、全ての登録文字色について文字認識が終了した場合は（ステップＳ１５；Ｎｏ）、文字認識結果テーブル３５３を参照して、各登録文字色による文字認識結果の中から、最適な一の文字認識結果を決定する（ステップＳ１７）。そして、制御部３１は、その決定した文字認識結果を医用画像データの付帯情報としてヘッダ領域に書き込む等して付帯し、通信部３４を介して各出力装置４〜６、サーバ７等の送信先に送信する（ステップＳ１９）。
【００７５】
以上、第１実施形態によれば、影文字が合成された医用画像において、文字本体の色情報を基準に医用画像の各画素について色差を算出し、その色差を基に２値化するため、文字本体の色が医用画像の画像色と同系色であるが故に当該文字本体の抽出が困難であっても、影文字の影部分を抽出することができる。これにより、影部分を付加した影文字の画像データを用いて、当該影文字の認識を行うことができる。従って、影文字が合成された医用画像において、正確且つ確実に文字認識することが可能となる。
【００７６】
また、文字本体の色情報を基準に、背景の色に応じて、文字本体と影部分との何れかが識別可能な２値化画像を作成できるため、影文字の背景が２色以上であっても、当該影文字の文字認識が可能になる。
【００７７】
また、文字認識は、医用画像から影文字が含まれている所定領域に対してのみ行うので、処理時間の短縮化を図ることができる。また、文字認識結果を医用画像データに付帯するため、当該医用画像データの送信先において、その付帯情報を参照することにより医用画像に合成された文字が示す患者情報や日時情報、検査情報等の情報を活用することができる。
【００７８】
〔第２実施形態〕
次に、医用画像処理装置３の第２実施形態について図１０〜図１３を参照して説明する。尚、第２実施形態における医用情報処理装置３は、図５に示した文字色テーブル３５２を図１０に示す文字色テーブル３５４に置き換えた構成により実現され、他の構成は第１実施形態における医用画像処理装置３と略同一である。このため、その同一の構成要素には、同一の符号を付してその図示及び説明を省略して説明する。
【００７９】
図１０は、第２実施形態における文字色テーブル３５４のデータ構成の一例を示す図である。文字色テーブル３５４には、図１０に示すように、文字色と、その背景色として予め設定された色の組み合わせに応じて作成されたグレー変換式を構成する係数α、β、γの値と、識別レベルとが記憶されている。識別レベルは、グレー変換後の画像について２値化を行う際の閾値となるものであり、具体的な値は経験的又は実験的に求めて適宜設定すればよい。
【００８０】
ここで、文字色テーブル３５４の登録について図１１のフローチャートを参照して説明する。図１２は、文字色登録処理の処理内容を示すフローチャートである。先ず、図１１に示す文字色登録処理において、先ず、制御部３１は、文字色と背景色と文字色テーブル３５２への登録を行う（ステップＡ１）。
【００８１】
色の登録は、予め医用画像処理装置３において色見本を備えておき、その色見本の中から、撮影技師等が各撮影装置１ａ〜１ｄで文字色として使用される色や背景となり得る色をそれぞれ文字色及び背景色として指定入力する。制御部３１は、その指定された色を文字色、背景色として文字色テーブル３５４に設定登録する。
【００８２】
次いで、制御部３１は、下記式（５）に示す基本変換式を用いて、文字色テーブル３５４に登録された文字色と背景色とのカラーの色情報（ＲＧＢで数値化されたカラー画像信号値）をグレーの色情報（Ｇｒで数値化されたグレー画像信号値（輝度値））に変換する（ステップＡ２）。
【００８３】
Ｇｒ＝α＊Ｒ＋β＊Ｇ＋γ＊Ｂ・・・（５）
ここで、基本変換式におけるα、β、γは、
α＝０．２９８９１２、β＝０．５８６６１１、γ＝０．１１４４７８である。
【００８４】
この基本変換式は、一般的に使用される加重平均法（ＮＴＳＣ法）による変換式であり、３つのカラー色情報ＲＧＢを係数α、β、γにより重み付けしながら１つのグレー色情報Ｇｒに変換するための式である。
【００８５】
即ち、上記α〜γの係数により構成される基本変換式（５）に文字色及び背景色を数値化したＲＧＢ値をそれぞれ入力することにより、カラー画像信号（ＲＧＢ値）からグレー画像信号値（Ｇｒ値）が得られる。カラー画像はカラー画像信号値からなる画像であり、グレー画像はグレー画像信号値からなる画像である。
【００８６】
制御部３１は、文字色テーブル３５４に登録された文字色及び背景色のＧｒ値を得ると、文字色のＧｒ値と背景色のＧｒ値との色差が求め、その色差が識別レベル以上か否かを判別する（ステップＡ３）。そして、その色差が識別レベル未満の場合は（ステップＡ３；Ｎｏ）、ステップＡ４の処理へ、識別レベル以上の場合は（ステップＡ３；Ｙｅｓ）、ステップＡ７の処理に移行する。
【００８７】
ステップＡ７においては、文字色及び背景色のＧｒ値は、識別レベルにより文字本体と背景画像と十分に識別できる色差であるので、基本変換式（５）がこの文字色と背景色の際のグレー変換式として設定され、その基本変換式（５）のα、β、γの係数値を文字色及び背景色の組み合わせに対応付けて文字色テーブル３５４に記憶する（ステップＡ７）。
【００８８】
一方、文字色のＧｒ値と背景色のＧｒ値との色差が識別レベル未満である場合は、次のように基本変換式（５）のα、β、γの係数値を算出して変更する。
【００８９】
例えば、文字色が赤（ＲＧＢ値（２５５、０、０））、背景色が青（ＲＧＢ値（０、７９、２５５））である場合、上記基本変換式（５）により求められた文字色のＧｒ値は何れも７６になる。このとき、医用画像の２値化処理を、文字色を基準にしたＧｒ値の色差を元に行う場合、そのＧｒ値の色差が０になると、グレー画像において文字本体と背景画像とが同一のグレー色になってしまい文字認識できなくなってしまう。
【００９０】
そこで、Ｇｒ値の色差が小さい場合は、文字色及び背景色のＧｒ値に少なくとも予め設定した識別レベル以上の色差が生じるように、基本変換式（５）の係数α、β、γの変更を行う。具体的には、文字色と背景色とのそれぞれについて目標とするＧｒ値を設定し、この２つのＧｒ値を基本変換式（５）に入力して、目標変換式を作成する。次いで、この２つの目標変換式を満たす係数α、β、γを算出する（ステップＡ４）。
【００９１】
上述した例で説明すると、例えば文字色及び背景色のＧｒ値が識別レベル１２８以上の差異となるようにする場合には、赤の文字色の目標Ｇｒ値が２０４（元々のＧｒ値７６＋識別レベル１２８）、青の背景色の目標Ｇｒ値が７６（元々のＧｒ値）に設定され、下記の２つの目標変換式（６）、（７）が作成される。
文字色の目標変換式：２０４＝α＊２５５＋β＊０＋γ＊０・・・（６）
背景色の目標変換式：７６＝α＊０＋β＊７９＋γ＊０・・・（７）
【００９２】
尚、係数α、β、γの算出方法については、以下に示す方法が挙げられる。
１）最適な係数を検索
α（−１〜＋１）、β（−１〜＋１）、γ（−１〜＋１）と、代入範囲を設定し、この代入範囲の中で上記式（６）、（７）中のα、β、γに段階的に値を代入していく（例えば、１段階で０．００１づつインクリメントする）。そして、式（６）、（７）を満たす最適なα、β、γを探索する。
【００９３】
２）連立方程式の解を算出
文字色、背景色の他に、白色の関係式（下記式（８）に示す）を追加し、３つの連立方程式（６）〜（８）により、解α、β、γを求める。
白色の関係式：２５５＝α＊２５５＋β＊０＋γ＊０・・・（８）
【００９４】
３）回帰分析
文字色、背景色以外にＧｒ値が判明している複数のサンプル色１〜ｎの関係式（下記式（９）〜（１０）に示す）を追加し、回帰分析により最適な係数α、β、γを求める。
サンプル色１（ＲＧＢ値（１、１、１））の関係式：
２＝α＊１＋β＊１＋γ＊１・・・（９）
〜
サンプル色ｎ（ＲＧＢ値（２５５、２５５、２５５））の関係式：
２５５＝α＊２５５＋β＊２５５＊γ＊２５５・・・（１０）
【００９５】
その他、α、β、γの調整が可能な画像表示ツールにより、文字色と背景色のＧｒ値の差異が識別レベル以上となる係数α、β、γを探索し、これを操作部３２から設定入力する構成としてもよい。
【００９６】
そして、最適な係数α、β、γを算出すると基本変換式（５）中のα、β、γを、算出した係数値に置換したグレー変換式を作成する（ステップＡ５）。次いで、文字色と背景色の組み合わせに対応付けて算出したα、β、γの係数値を文字色テーブル３５４に記憶して（ステップＡ６）、文字色登録処理を終了する。即ち、文字色と背景色とのＧｒ値の色差が識別レベル以上となるグレー変換式が記憶されることとなる。
【００９７】
次に、第２実施形態における文字認識処理について図１２のフローチャートを参照して説明する。医用画像処理装置３では、医用画像データが入力されると図１２に示す文字認識処理が実行される。
【００９８】
図１２に示す文字認識処理では、入力された医用画像データに基づく医用画像から影文字が位置する領域として予め定められている画像領域を抽出する（ステップＢ１）。そして、制御部３１は、文字色テーブル３５２を参照して、登録されている文字色と背景色の組み合わせのうち、一の組み合わせに対応するグレー変換式の係数α〜γを読み出し、これら係数α〜γを基本式（５）に代入したグレー変換式を作成する。
【００９９】
そして、このグレー変換式を用いて、ステップＢ２において抽出した医用画像のカラー画像信号（ＲＧＢ値）を一画素ずつグレー画像信号（Ｇｒ値）に変換して、グレー画像を生成する（ステップＢ２）。尚、医用画像としてグレー画像及びカラー画像の何れも入力される環境下においては、その医用画像が入力された際にカラー画像かグレー画像かを判別し、グレー画像であればグレー変換式を用いたグレー画像への変換処理は省略してもよい。
【０１００】
次いで、登録文字色と背景色との組み合わせに対して設定されている識別レベルを文字色テーブル３５２から読み出し、この識別レベルを閾値としてグレー画像に２値化処理を施して２値化画像を作成する（ステップＢ３）。
【０１０１】
グレー画像は、文字本体の色とその背景色との組み合わせが、登録文字色と背景色との組み合わせと一致している場合には、Ｇｒ値に識別レベル分の色差が生じるはずである。このとき、例えば、図１３（ａ）のように、文字本体と背景画像の色が緑で、影部分の色が青であるとすると、従来のグレー変換式でグレー画像に変換した場合、Ｇｒ値が同値となり、影部分の識別ができなくなる。
【０１０２】
第２実施形態では、上述のように作成したグレー変換式を用いてグレー画像に変換することで、青の影部分を変換したＧｒ値と、緑の文字本体を変換したＧｒ値との色差が識別レベル以上となるようにグレー変換される。このため、文字本体の色情報を基準に影部分の色情報が識別レベル以上になる。そして、その識別レベル以上の画素を黒に、当該識別レベル未満の画素を白に２値化することで、図１３（ｂ）のような２値化画像が得られる。従って、グレー画像に変換した際に、文字本体が背景画像と同系色のために一体化してしまっても、影部分の識別が可能になる。
【０１０３】
制御部３１は、第１実施形態と同様に、辞書ＤＢ３５１を元に、影文字の画像データを生成し、当該画像データと一致する画像領域を探索する（ステップＢ４）。そして、２値化画像と影文字の画像データとのマッチングにより、一致した画像データの影文字の文字を認識して文字認識結果テーブル３５３に記憶する（ステップＢ５）。
【０１０４】
このようにして一の登録文字色と背景色との組み合わせについて文字認識が終了すると、制御部３１は、他の登録文字色と背景色との組み合わせの有無を判断し（ステップＢ６）、他の登録文字色と背景色との組み合わせが有る場合には（ステップＢ６；Ｙｅｓ）、ステップＢ２の処理に戻り、その組み合わせについて再度ステップＢ２〜Ｂ６の処理を繰り返す。
【０１０５】
一方、全ての登録文字色と背景色との組み合わせについて文字認識が終了した場合（ステップＢ６；Ｎｏ）、文字認識結果テーブル３５３を参照して、各登録文字色と背景色との組み合わせによる文字認識結果のうち、最適な一の文字認識結果を決定する（ステップＢ７）。そして、その決定した文字認識結果を医用画像データの付帯情報としてヘッダ領域に書き込む等して付帯し、通信部３４を介して各出力装置４〜６、サーバ７等の送信先へ送信する（ステップＢ８）。
【０１０６】
以上、第２実施形態によれば、グレー変換の際に登録文字色のＧｒ値を基準に、背景色のＧｒ値が識別レベル以上になるようにグレー変換式を作成し、カラーの医用画像をグレー画像に変換した後に２値化画像を作成する。このため、背景画像と影文字の文字本体が同系色のために一体化していたとしても、影文字の影部分をグレー画像から識別することが可能となる。従って、影文字の抽出が正確且つ確実となり、カラーの医用画像における文字認識の精度向上を図ることができる。
【０１０７】
また、グレー変換式は登録された文字色と背景色との関係から予め作成しておくので、文字認識処理時には医用画像の各画素について複雑な信号処理を行う必要がなく、グレー変換式を用いてグレー変換を行えばよいため、処理効率の向上が図れる。
【０１０８】
尚、上述した実施形態は、本発明を適用した好適な一例であり、これに限定されない。例えば、上述した実施形態では、文字本体を上下左右の一方向にシフトさせて生成した影文字の画像データによって、医用画像上の影文字の文字認識を行うこととしたが、図１４（ｂ）に示すような袋文字の画像データを生成して文字認識を行うこととしてもよい。
【０１０９】
袋文字の画像データは、文字本体のエッジに所定幅の影部分を上下左右の全方向に生成することで生成可能である。この袋文字の画像データと２値化画像とのマッチングを行うことにより、袋文字の文字認識も可能になる。
【０１１０】
また、医用画像処理装置３において各撮影装置１ａ〜１ｄから文字のフォントや色、サイズに関する文字情報を取得する構成としてもよい。各撮影装置１ａ〜１ｄにおいて、医用画像中の文字画像を作成するので、その文字色、フォント、サイズ等の文字に関する情報を医用画像データに付帯させて医用画像処理装置３に送信する。
【０１１１】
医用画像処理装置３では医用画像データに付帯された文字情報を取得することにより、影文字に使用された文字色やフォント、サイズ等を認識することが可能となる。また、文字情報として、影文字の影がシフトする方向を撮影装置１ａ〜１ｄから取得することとしてもよい。制御部３１は、撮影装置から取得した影文字のフォントやサイズ、影のシフト方向に基づいて、影文字の画像データを生成することで、撮影装置毎の影文字の特性に合わせた文字認識を行うことができる。
【０１１２】
また、影文字の文字本体の文字色を取得することで、その文字色の色情報や識別レベルを文字色テーブルから読み出して、画素毎の色差の算出やグレー画像への変換、２値化画像の作成、文字認識を行うこととしてもよい。この場合、全ての登録文字色の組み合わせについての色差の算出や２値化画像の作成、文字認識を行う必要がなくなり、処理効率の向上が図れる。
【０１１３】
また、撮影装置１ａ〜１ｄから影部分の色を取得して、その色が白又は黒と固定である場合には、上述した第２実施形態のグレー変換式を用いて２値化画像を作成して文字認識を行うこととしてもよい。これにより、全ての登録文字色と背景色との組み合わせについての色差の算出や２値化画像の作成、文字認識を行う必要がなくなり、処理効率の向上が図れる。
【０１１４】
また、文字認識結果を医用画像データに付帯することとしていたが、これに限らず、文字認識結果から得られた情報を加工し、更に医用画像にオーバーレイする等、医用画像処理装置３における文字認識の結果を利用することとしてもよい。
【０１１５】
また、撮影直後の撮影画像について文字認識を行う例を説明したが、ＣＴで撮影されたＣＴ画像等は、３次元化され、カラー化されることも多い。よって、このような画像を文字認識の処理対象としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】医用画像システムのシステム構成の一例を示すブロック図。
【図２】医用画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図。
【図３】記憶部のデータ構成の一例を示す図。
【図４】影文字の画像データの生成方法を説明するための図。
【図５】第１実施形態における文字色テーブルのテーブル構成の一例を示す図。
【図６】第１実施形態における文字認識処理の処理内容を説明するためのフローチャート。
【図７】医用画像から影文字を含む領域を抽出する処理を説明する図。
【図８】色差の算出結果の一例を示す図。
【図９】２値化画像の一例を示す図。
【図１０】第２実施形態のおける文字色テーブルのデータ構成の一例を示す図。
【図１１】第２実施形態における文字色登録処理の処理内容を説明するためのフローチャート。
【図１２】第２実施形態における文字認識処理の処理内容を説明するためのフローチャート。
【図１３】第２実施形態における影文字の認識方法の一例を示す図。
【図１４】（ａ）影文字の一例、（ｂ）袋文字の一例、（ｃ）、（ｄ）従来における影文字の２値化画像の作成例を示す図。
【符号の説明】
【０１１７】
３      医用画像処理装置
３１    制御部
３２    操作部
３３    表示部
３４    通信部
３５    記憶部
３６    画像メモリ
３５１  辞書ＤＢ
３５２  文字色テーブル
３５３  文字認識結果テーブル
ｇ１    影文字
ｇ１０  医用画像
ｇ１１  画像領域
ｇ１２  背景画像
ｇ１３  被写体画像
ｇ２    文字本体
ｇ２０  ２値化画像
ｇ３    影部分
【図１】
2007299164.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2007299164.tif 000016
【図１３】
2007299164.tif 000017
【図１４】
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